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现在还有必要继续戴口罩吗？最新回应来了******

　　今天（1月11日）下午，国务院联防联控机制召开新闻发布会，介绍重点机构和重点场所疫情防控有关情况。要点如下↓

　　重点人群、重点机构、重点场所仍是防控重点

　　实施“乙类乙管”措施后，重点人群、重点机构、重点场所仍然是防控重点。

　　养老机构、社会福利机构等场所要加强健康监测和早期干预，确保重症高风险人员能够及时发现、及时转诊、及时救治。

　　商超、物流、餐饮、交通等行业的从业人员要加强个人防护，做好自我健康监测，出现症状及时报告。

　　关于养老机构等脆弱人群集中场所疫情防控

　　一是内部分区管理，防止不同区域间交叉感染。

　　二是在疫情严重期间，经科学评估适时采取封闭管理，防范疫情引入和扩散风险。

　　三是疫情流行期间外来人员进入机构应提前预约，提供48小时内核酸检测阴性证明及现场抗原检测阴性结果。

　　四是明确机构就诊定点医院，建立就医优先的绿色通道，对机构内感染人员可第一时间转运和优先救治。

　　关于商场、超市和农贸市场疫情防控

　　一是加强人员防护。做好员工自我健康监测，如有相关症状要及时报告并开展抗原或核酸检测；员工工作期间全程佩戴口罩、一次性手套等防护用品；引导顾客全程规范佩戴口罩，不再测温和查验健康码。

　　二是加强环境卫生消毒。商超、农贸（集贸）市场要加强通风换气，每日开窗通风2一3次。商超要对公共用品和设施，每日清洁消毒不少于2次，及时清理垃圾。农贸（集贸）市场要对批发档口进行集中统一清洁消毒。摊位经营者应履行“一日一清洁”等要求，每日营业后及时消毒。

　　三是提倡无接触服务。鼓励顾客优先采用扫码付款方式结账，尽量减少人员接触和排队时间。鼓励线下与线上购物相结合，因地制宜开展即时零售、网订店送等服务。

　　中疾控专家：仍需继续做好个人防护，以下情形尤其应佩戴口罩

　　实施“乙类乙管”之后，是否有必要继续戴口罩？中国疾控中心传防处研究员常昭瑞回应表示，当前国内新冠病毒感染疫情仍处于不同流行阶段，仍需继续做好个人防护，科学规范佩戴口罩，尤其在以下情形：

　　一是进入医院、商场超市、室内会场、机场车站等环境密闭、人员密集的公共场所，乘坐飞机高铁等公共交通工具、厢式电梯时，需全程规范佩戴医用外科口罩或以上等级口罩；

　　二是进入养老机构、社会福利机构等脆弱人群集中场所时；

　　三是出现发热、干咳、乏力、咽痛等新冠感染相关症状时；

　　四是近距离接触或护理有新冠感染者或有相关症状者时；

　　五是医务工作者，交通运输、商场、超市、餐饮、旅游、保洁、快递等从事公众服务及密闭场所工作人员。

　　▌本文来源：央视新闻微信公众号（ID：cctvnewscenter）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）